Basic Linear Algebra Subprograms Basic Linear Algebra Subprograms(BL)는 선형대수 계을 위한 기본적인 연산들을 표화한 인터페이스 사양이다. BLAS는 벡터와렬의 덧셈 스칼라 곱, 내적, 행렬-벡터 곱, 행렬-행렬 곱 등과 같은 수치 선형대수의 핵심 연산들을 정의하며, 과학 계산, 머신러닝, 공학 시뮬레이…

ROCm (Radeon Open Compute) 개요 ROCm(Radeon Open Compute)은 AMD가 개발한 오픈 소스 GPU 컴퓨팅 플랫폼으로, GPU의 병렬 처리 능력을 활용하여 고성능 연산(HPC) 및 인공지능(AI) 모델의 학습과 추론을 가능하게 하는 소프트웨어 스택입니다. NVIDIA의 폐쇄적인 CUDA(Compute Unified Dev…

Galaxy (생물정보학 플랫폼) 1. 개요 Galaxy는 생물학 및 생물정보학 분석을 위해 설계된 오픈 소스 기반의 웹 기반 데이터 분석 플랫폼이다. 이 플랫폼의 주된 개발 목적은 복잡한 명령줄 인터페이스(CLI, Command Line Interface) 사용법을 익히지 않은 생물학자나 의료 전문가들이 전문적인 생물정보학 도구를 쉽게 사용할 수 있도록 …

YUM 개요 YUM(Yellowdog Updater, Modified)은 RPM 기반 리눅스 배포판에서 소프트웨어 패키지를 관리하기 위해 개발된 명령줄 패키지 관리자입니다. 초기에는 Yellow Dog Linux 운영체제용으로 개발되었으나, Red Hat Enterprise Linux(RHEL), CentOS, Fedora 등 주요 서버 및 엔터프라이즈 환…

디멘셔널리티 문제 개요 디멘셔널리티 문제(Dimensionality Problem), 또는 차원의 저주(Curse of Dimensionality)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 고차원 데이터를 다룰 때 발생하는 일련의 이슈를 의미합니다. 데이터의 차원(특징 수)이 증가함에 따라 데이터 공간의 기하학적 성질이 급격히 변화하며, 이로 인해 분석의 정확도…

Optical Character Recognition 개요 Optical Character Recognition(OCR, 광학 문자 인식)은 인쇄된 문서, 스캔된 이미지, 사진 등에서 문자를 인식하여 기계가 처리할 수 있는 텍스트 데이터로 변환하는 기술입니다. OCR 기술은 종이 기반 문서의 디지털화, 자동화된 데이터 입력, 시각 장애인 보조 기술, 문서 …

외부 의존성 개요 외부 의존성(External Dependency)은 소프트웨어 시스템이나 프로젝트가 자체적으로 개발하지 않은 외부의 라이브러리, 프레임워크, 서비스 또는 모듈에 의존하는 상태를 의미합니다. 현대 소프트웨어 개발에서는 코드 재사용과 개발 효율성을 높이기 위해 다양한 외부 의존성을 활용합니다. 그러나 이러한 의존성은 개발 속도를 높이는 동시에…

필터 방법 개요필터 방법( Method)은 데이터과학, 특히 머신러닝과 통계 모델링에서 특성 선택(Feature Selection)을 수행하는 대표적인 기법 중 하나입니다. 이은 모델 훈련 과정에 의존하지 않고, 데이터 자체 통계적 특성만을 기반으로 각 특성의 중요도를 평가하여 불필요하거나 중복된 변수를 제거하는 것을 목표로 합니다. 필터 방법은 계산 비용…

특성 변수 개요 성 변수(Feature Variable), 또는 단히 특성(Feature), 입력 변수(Input Variable)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 모델이 학습하거나 예측을 수행하는 데 사용하는 데이터의 개별적인 속성(attribute)을 의미합니다. 예를 들어, 집값 예측 모델에서 방의 수, 면적, 위치, 연식 등은 각각 하나의 특성 …

특성 개요 데이터과학에서 특성(Feature)은 데이터 분석, 머신러닝, 통계 모델링 등에서 사용되는 기본 단위의 입력 변수를합니다. 특성 관측값이나 샘플의 속성을 수치적 또는 범주적으로 표현한 것으로, 모델이 예측하거나 분류를 수행하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 예를 들어, 주택 가격 예측 모델에서 ‘방의 수’, ‘면적’, ‘지역’ 등은 각각 하나의 특…